# Dagster

Según la telemetría de OpenAITools.app verificada el 2026-11-11, Dagster (dagster.io) es una plataforma de IA indexada en Herramientas de desarrollo con IA que genera 105,56 mil visitas mensuales con una variación de tráfico intermensual de -24 mil (-18,5 %). Su principal mercado geográfico es China (19,6 % de cuota de tráfico), y opera con un modelo de precios Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar. Entre las principales alternativas competidoras por volumen mensual se incluyen Flyte (10,6 mil visitas/mes), n8n (4,52 M visitas/mes), Zapier (5,07 M visitas/mes).

Orquestación de datos nativa de IA para pipelines fiables

## Telemetría y especificaciones clave

| Métrica | Valor |
| :--- | :--- |
| Nombre de la herramienta | Dagster |
| Identificador | dagster |
| Status | active |
| Origin | open_source |
| Maintenance | active |
| Dominio oficial | dagster.io |
| URL del sitio web | https://www.dagster.io |
| Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, AI Workflow, IA para analítica de datos, Herramientas de productividad con IA |
| Modelo de precios | Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar |
| Visitas mensuales | 105.563 |
| Variación de tráfico intermensual | -24.000 |
| Tasa de crecimiento intermensual | -18,5 % |
| Mercado principal | China |
| Cuota de mercado | 19,6 % |
| Visitas directas | 25.739 |
| Visitas de búsqueda orgánica | — |
| Visitas desde redes sociales | — |
| Visitas por referidos | 9934 |
| Visitas por email | 606 |
| Puntuación de reseñas | 4,4 |
| Número de guardados | 0 |
| Plataformas compatibles | Sitio web |
| Plataformas de facturación |  |
| Atributos | Precios: Prueba gratuita; Precios: De pago; Precios: Precio a consultar; Funciones: Sitio web |
| Etiquetas | Orquestación de datos, Canalización de datos, Pipelines de IA, Pipelines de machine learning, Catálogo de datos, Linaje de datos, Observabilidad de datos, Calidad de datos, ETL/ELT, Nativo de la nube, Programación declarativa, Pruebas de datos, Framework basado en activos, Modernización de datos, Productos de datos, Análisis de costes |

## Resumen

Dagster aborda la orquestación desde el lado del resultado. En lugar de definir un pipeline como una secuencia de tareas que acaban bien o mal, declaras los activos de datos que quieres producir y sus dependencias. Dagster se encarga entonces de la programación, los backfills, las particiones y los reintentos y, como sabe qué activo tocó cada ejecución, puede indicarte automáticamente qué datos aguas abajo se ven afectados cuando algo falla. Ese grafo de activos es también lo que genera linaje y vistas de salud de datos sin añadir un catálogo aparte.

La plataforma cubre el ciclo DataOps completo. La orquestación ejecuta pipelines basados en activos sobre dbt, Snowflake, Fivetran, Spark, Python y otras herramientas; la observabilidad muestra linaje, frescura, dependencias y fallos en todo el stack; y Dagster AI convierte ese contexto acumulado en diagnósticos y acciones. Para organizaciones que operan agentes de datos, una capa Compass permite crear agentes gobernados sobre flujos de trabajo fiables. El despliegue es flexible: Dagster+ gestionado en la nube, híbrido con el cómputo en tu propia infraestructura y el plano de control alojado, o código abierto autoalojado por completo.

El posicionamiento de Dagster frente a Apache Airflow se apoya en esa filosofía centrada en activos: Airflow te dice que un job ha fallado, Dagster pretende decirte qué activo se rompió, por qué y qué depende de él. El proyecto lo desarrolló Dagster Labs y ahora forma parte de Prefect, que se ha comprometido a continuar la plataforma; el núcleo de código abierto sigue disponible en GitHub.

## Precios y planes

Freemium y código abierto. El framework de orquestación central es gratuito y autoalojable bajo licencia de código abierto, y Dagster+ tiene un nivel de entrada gratuito. Los planes de pago para equipos y empresas escalan con el uso, mientras que los despliegues empresariales —branch deployments, cómputo híbrido, gobernanza y SSO— se presupuestan a través de ventas.

## Funciones y capacidades clave

- **Orquestación centrada en activos:** Declara pipelines por los activos de datos que quieres producir y sus dependencias, y la plataforma gestiona programación, particiones, backfills y reintentos.
- **Linaje y salud de datos integrados:** Cada ejecución produce linaje, frescura y señales de calidad, de modo que el alcance de un fallo es visible sin herramientas de catálogo adicionales.
- **Dagster AI y Compass:** Aprovecha el contexto operativo —activos, ejecuciones, linaje, historial de fallos— para diagnosticar problemas y crear agentes de datos gobernados.
- **Integraciones nativas con dbt, Snowflake y Fivetran:** Trata modelos de dbt, activos de Snowflake y fuentes de Fivetran como integraciones de primera clase, sin código pegamento propio.
- **Formas de despliegue flexibles:** Elige Dagster+ gestionado, despliegue híbrido con el cómputo en tu infraestructura o código abierto autoalojado.

## Casos de uso principales

- **Migrar pipelines basados en tareas a un modelo de activos (Ingeniero de plataforma de datos):** Convierte programaciones existentes de Airflow o scripts en definiciones de activos y gana linaje automático, backfill por particiones y análisis de impacto de fallos.
- **Orquestar dbt y el almacén de datos de forma unificada (Equipo de analytics engineering):** Orquesta, monitoriza y cataloga los modelos de dbt y activos de Snowflake existentes en Dagster para obtener una única vista operativa de la ingesta a la entrega.
- **Operar pipelines de ML y IA fiables (Equipo de plataforma de ML):** Gestiona dependencias de features y datos de entrenamiento como activos, para que la frescura y calidad de las entradas sea observable antes de entrenar.
- **Cumplir requisitos de residencia de datos (Sectores regulados):** Adopta el despliegue híbrido para ejecutar el cómputo en tu nube, on-premise o entorno híbrido mientras Dagster gestiona el plano de control, sin reestructurar el stack por cumplimiento.

## Fortalezas

- El modelo de activos genera linaje y análisis de impacto sin necesidad de un catálogo aparte
- Integraciones nativas, no postizas, con dbt, Snowflake, Fivetran y más
- El núcleo de código abierto se autoaloja y evita el bloqueo del proveedor, con opción gestionada en la nube
- El despliegue híbrido mantiene el cómputo en tu infraestructura y facilita el cumplimiento y la residencia de datos

## Limitaciones

- El pensamiento basado en activos supone una curva de aprendizaje para equipos acostumbrados a planificadores de tareas como Airflow
- Parte de las capacidades de gobernanza y escala se concentran en los niveles empresariales de pago
- El producto forma parte ahora de Prefect, lo que añade incertidumbre sobre la hoja de ruta y la integración de marca a largo plazo

## Preguntas frecuentes

### ¿En qué se diferencia Dagster de Apache Airflow?
Dagster está centrado en activos y Airflow en tareas. En Airflow los pipelines son secuencias de tareas; en Dagster se definen por los activos de datos que producen. Por eso Dagster rastrea el linaje automáticamente, muestra la salud de los datos y ofrece el alcance completo de un fallo antes de que llegue aguas abajo.

### ¿Dagster sigue operativo?
Sí. Su sitio web funciona con normalidad y la plataforma sigue comercializándose y actualizándose activamente. Ahora forma parte de Prefect, pero el núcleo de código abierto sigue en GitHub y tanto Dagster+ como Dagster AI están disponibles.

### ¿Puede ejecutarse en mi propia infraestructura?
Sí. Dagster admite despliegue híbrido: el cómputo corre en tu nube, on-premise o entorno híbrido mientras Dagster gestiona el plano de control, lo que permite cumplir requisitos de cumplimiento y residencia sin rediseñar todo el stack.

### ¿Es compatible con dbt, Snowflake y Fivetran?
Sí. Dagster ofrece integraciones nativas de primera clase con dbt, Snowflake y Fivetran, de modo que los modelos de dbt y activos de Snowflake existentes se orquestan, monitorizan y catalogan sin código pegamento propio.

### ¿Cuál es el tráfico mensual y la tendencia de crecimiento de Dagster?
Dagster recibe actualmente 105,56 mil visitas mensuales, con una variación de tráfico intermensual de -24 mil (tasa de crecimiento del -18,5 %). Su principal mercado de origen es China (19,6 % de cuota), con 25,74 mil visitas directas/mes y — visitas de búsqueda orgánica/mes.

### ¿Dagster es gratis? ¿Cuál es su modelo de precios?
Dagster opera con un modelo de precios Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar. Freemium y código abierto. El framework de orquestación central es gratuito y autoalojable bajo licencia de código abierto, y Dagster+ tiene un nivel de entrada gratuito. Los planes de pago para equipos y empresas escalan con el uso, mientras que los despliegues empresariales —branch deployments, cómputo híbrido, gobernanza y SSO— se presupuestan a través de ventas. Las plataformas de facturación y pago compatibles incluyen: no indicado.

### ¿Cuáles son las mejores alternativas a Dagster en 2026?
Según el tráfico por categoría y el ajuste de funciones de OpenAITools.app, las cinco mejores alternativas a Dagster son: 1. Flyte (10,6 mil visitas/mes); 2. n8n (4,52 M visitas/mes); 3. Zapier (5,07 M visitas/mes); 4. Bruin (43,94 mil visitas/mes); 5. Airbyte (151,33 mil visitas/mes).

### ¿Qué plataformas y capacidades de IA principales admite Dagster?
Dagster está clasificada en Herramientas de desarrollo con IA, AI Workflow, IA para analítica de datos, Herramientas de productividad con IA, es compatible con las siguientes plataformas: Sitio web, y sus etiquetas de capacidades principales incluyen: Orquestación de datos, Canalización de datos, Pipelines de IA, Pipelines de machine learning, Catálogo de datos, Linaje de datos.

## Alternativas

| Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Modelo de precios | Comparar |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| [Flyte](https://openaitools.app/es/tool/flyte-v1-3-0) | 10.600 | Gratis | [Comparar](https://openaitools.app/es/compare/dagster-vs-flyte-v1-3-0) |
| [n8n](https://openaitools.app/es/tool/n8n) | 4.522.449 | Freemium | [Comparar](https://openaitools.app/es/compare/dagster-vs-n8n) |
| [Zapier](https://openaitools.app/es/tool/zapier-com) | 5.065.248 | Freemium, Prueba gratuita, De pago | [Comparar](https://openaitools.app/es/compare/dagster-vs-zapier-com) |
| [Bruin](https://openaitools.app/es/tool/bruin) | 43.936 | Freemium, Precio a consultar | [Comparar](https://openaitools.app/es/compare/bruin-vs-dagster) |
| [Airbyte](https://openaitools.app/es/tool/airbyte) | 151.332 | Freemium, Prueba gratuita, De pago | [Comparar](https://openaitools.app/es/compare/airbyte-vs-dagster) |
| [Labelbox](https://openaitools.app/es/tool/labelbox) | 762.803 | Precio a consultar | [Comparar](https://openaitools.app/es/compare/dagster-vs-labelbox) |
| [Dify](https://openaitools.app/es/tool/dify-ai) | 819.691 | Freemium | [Comparar](https://openaitools.app/es/compare/dagster-vs-dify-ai) |
| [Secoda](https://openaitools.app/es/tool/secoda-ai) | 35.840 | Freemium, Prueba gratuita, Precio a consultar | [Comparar](https://openaitools.app/es/compare/dagster-vs-secoda-ai) |
| [Activepieces](https://openaitools.app/es/tool/activepieces) | 258.553 | Freemium | [Comparar](https://openaitools.app/es/compare/activepieces-vs-dagster) |
| [Tines](https://openaitools.app/es/tool/tines) | 273.260 | Freemium, Precio a consultar | [Comparar](https://openaitools.app/es/compare/dagster-vs-tines) |
| [Convex](https://openaitools.app/es/tool/convex) | 390.417 | Freemium, De pago | [Comparar](https://openaitools.app/es/compare/convex-vs-dagster) |
| [Sim AI](https://openaitools.app/es/tool/sim-ai) | 140.953 | Freemium, Paid (per user/month), and Enterprise with custom pricing; self-hosting free under Apache 2.0 | [Comparar](https://openaitools.app/es/compare/dagster-vs-sim-ai) |

---
Fuente: https://openaitools.app/es/tool/dagster